От эффективности управления этим парком зависят операционные затраты, непрерывность процессов и, что особенно важно, безопасность сотрудников.
Автопарк проходит тот же путь: от мониторинга к полноценному контролю эксплуатации и управления рисками.
Телематика начиналась с точки на карте
Первые системы мониторинга решали вполне конкретную задачу: показать местоположение автомобиля, его маршрут, пробег и время работы. Этого было достаточно, чтобы проверить выезд, увидеть отклонение от маршрута или разобраться, где находится техника.Но сама координата не говорит об эффективности.
Транспорт может находиться ровно там, где должен, и при этом простаивать. Может двигаться по правильному маршруту, но расходовать больше топлива, чем обычно. Водитель может не превышать скорость, но регулярно отвлекаться от дороги.
Поэтому вокруг телематики постепенно появился следующий слой данных. Топливные датчики, CAN-шина, тахографы, камеры DMS и ADAS начали давать информацию о том, как именно эксплуатируется автопарк.
В нефтегазе масштаб меняет правила игры
В мае 2026 года «Роснефть» сообщила о запуске Единого центра управления транспортом в «Самаранефтегазе». Система в реальном времени координирует работу более 1000 единиц техники — от пассажирского транспорта до тяжелых бульдозеров и снегоболотоходов. Компания связывает цифровое управление с сокращением простоев и порожних пробегов и повышением эффективности использования транспорта. [1]Это хороший показатель того, куда движется отрасль.
В случае, когда речь идет о нескольких сотнях или тысячах единиц техники, невозможно эффективно управлять ими через отдельные таблицы и разрозненные интерфейсы. Диспетчерскому центру нужна общая картина, причем не только по местоположению машин.
Обнаружить нарушение недостаточно
Система видеоаналитики на базе ИИ отвечает первичный поиск событий: использование телефона, отвлечение от дороги, признаки усталости, непристегнутый ремень, опасное сближение. При сотнях машин специалист работает с конкретными событиями, а не со всем видеопотоком.Однако само обнаружение еще не решает проблему. Если система отправляет диспетчеру сотню уведомлений без регламентов приоритизации, меняется только источник информации.
Рабочая схема:
обнаружение → оценка критичности → уведомление ответственного → реакция → фиксация результата → повторный анализ.
Например, система выявляет признаки усталости: ответственному приходит уведомление, водитель получает предупреждение, событие сохраняется для анализа. Повторяемость становится поводом искать причину — график, продолжительность рейса, организацию смен или особенности маршрута.
Так видеоаналитика становится частью управления безопасностью, а не просто инструментом контроля.
Опасное событие редко возникает на пустом месте. Ночная смена, продолжительный рейс, монотонный маршрут, вахта и сложные погодные условия влияют на состояние водителя. Поэтому важно видеть повторяющиеся закономерности.
Для этого видеоаналитику связывают с телематикой: события сопоставляются с маршрутом, скоростью, временем и длительностью рейса. Так видеозапись становится материалом для анализа причин.
То же работает за пределами безопасности: расход топлива — с пробегом и режимом эксплуатации, стоянка — с заданием, опасное вождение — с участком дороги и скоростью.
Каждый источник отвечает на свой вопрос, но вместе они позволяют восстановить ситуацию целиком.
Что меняет единая платформа
Для крупных и территориально распределенных автопарков особенно актуальна задача объединения различных инструментов в единой цифровой среде.Платформенный подход позволяет собрать в одном информационном пространстве данные о местоположении и эксплуатации транспорта, расходе топлива, действиях водителей и событиях безопасности. При необходимости такая система может интегрироваться и с другими корпоративными решениями.
Рис. 1. Дашборды платформы
Комплексный подход к управлению транспортом реализован в SKAI Платформе.Отдельное место занимает SKAI.Видеоаналитика. Система автоматически выявляет опасные события и передает их в контур работы с рисками. Это позволяет специалистам не просматривать весь видеопоток подряд, а сосредоточиться на тех ситуациях, где требуется реакция.
Практический эффект в данном случае можно измерять не количеством установленных камер, а изменением поведения водителей.
В одном из проектов SKAI [2] после внедрения AI-системы видеоаналитики и мониторинга транспорта количество опасных действий водителей снизилось на 37%; использование телефона — на 60%, отвлечение от дороги — на 68%, случаи непристегнутого ремня — на 89%.
Рис. 2. Визуализация SKAI Платформа
Заключение
У зрелой транспортной системы меняется объект контроля. Раньше руководитель спрашивал: сколько машин на линии, где они находятся, сколько километров прошли. Следующий уровень — понимать происходящее и находить повторяющиеся сценарии до серьезного инцидента.Для нефтегазовой отрасли это особенно важно. На удаленном объекте нельзя рассчитывать, что проблему случайно заметят или водитель сам о ней сообщит. Система должна выделить событие, передать его ответственному, обеспечить реакцию и сохранить результат для анализа.
Используемые источники
- «Роснефть» внедряет цифровую платформу управления транспортом, https://www.rosneft.ru/press/news/item/224082/
- Кейс внедрения SKAI, https://skai.online/results/udokanskaya-med/
Родионова Н., менеджер по маркетингу и PR SKAI
Свяжина Д., ведущий специалист по маркетинговым коммуникациям SKAI
